Business Intelligence

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es für Unternehmen immer wichtiger, einen klaren Überblick über alle ihre Daten zu haben, und hier kommen Business Intelligence (BI)-Tools ins Spiel. Immerhin nutzen bereits fast die Hälfte aller Unternehmen BI-Tools, und die Prognosen zeigen ein weiteres Wachstum in den kommenden Jahren.

Business Intelligence umfasst die Sammlung, Speicherung und Analyse von Daten, die bei geschäftlichen Aktivitäten anfallen. Während sich die Wettbewerbsanalyse auf externe Konkurrenten konzentriert, konzentriert sich die Business Intelligence auf das Unternehmen selbst. Obwohl Wettbewerbsbeobachtung und Business Intelligence miteinander verwandt sein können, sind sie technisch unterschiedlich.

Unternehmen, die Einblicke in ihre eigenen Geschäftspraktiken benötigen, führen häufig Business Intelligence-Initiativen durch. Dies kann Einblicke in die Chancen, Stärken und Schwächen des eigenen Unternehmens bieten.

Aber für diejenigen, die noch kein Tool einsetzen oder einfach nur mehr darüber erfahren wollen, kann es schwierig sein, genau zu verstehen, was BI ist. Wir haben diesen umfassenden Beitrag erstellt, um zu erklären, was BI ist, wie es funktioniert und wie es eingesetzt werden kann.

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence kombiniert Business Analytics, Data Mining, Datenvisualisierung, Datentools und -infrastruktur sowie Best Practices, um Unternehmen dabei zu helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. In der Praxis zeigt sich, dass du über moderne Business Intelligence verfügst, wenn du einen umfassenden Überblick über die Daten deines Unternehmens hast und diese Daten nutzt, um Veränderungen voranzutreiben, Ineffizienzen zu beseitigen und dich schnell an Markt- oder Angebotsveränderungen anzupassen. Moderne BI-Lösungen legen den Schwerpunkt auf flexible Self-Service-Analysen, kontrollierte Daten auf vertrauenswürdigen Plattformen, befähigte Geschäftsanwender und schnelle Erkenntnisse.

Es ist wichtig, darauf hinzuweisen, dass dies eine sehr moderne Definition von BI ist – und BI hat eine lange Geschichte als Modewort hinter sich. Der Begriff Business Intelligence wurde in den frühen neunziger geprägt, zusammen mit Computermodellen für die Entscheidungsfindung. Diese Programme entwickelten sich weiter und verwandelten Daten in Erkenntnisse, bevor sie zu einem spezifischen Angebot von BI-Teams mit IT-abhängigen Servicelösungen wurden.

Wie funktioniert Business Intelligence?

Unternehmen und Organisationen haben Fragestellungen und Ziele. Um diese Fragen zu beantworten und die Leistung anhand dieser Ziele zu verfolgen, sammeln sie die notwendigen Daten, analysieren sie und legen fest, welche Maßnahmen sie ergreifen müssen, um ihre Ziele zu erreichen.

Auf der technischen Seite werden die Rohdaten von den Geschäftssystemen gesammelt. Die Daten werden verarbeitet und dann in Data Warehouses, in der Cloud, in Anwendungen und in Dateien gespeichert. Sobald sie gespeichert sind, können die Nutzer auf die Daten zugreifen und den Analyseprozess starten, um geschäftliche Fragen zu beantworten.

BI-Plattformen bieten auch Tools zur Datenvisualisierung, mit denen Daten in Diagramme oder Grafiken umgewandelt und allen wichtigen Interessengruppen oder Entscheidungsträgern präsentiert werden können.

Welche BI-Methoden gibt es?

Business Intelligence ist viel mehr als ein bestimmtes Element, sondern ein Überbegriff, der die Prozesse und Methoden zum Sammeln, Speichern und Analysieren von Daten aus dem Geschäftsbetrieb oder aus Aktivitäten zur Leistungsoptimierung umfasst. All diese Dinge kommen zusammen, um einen umfassenden Überblick über ein Unternehmen zu schaffen und den Menschen zu helfen, bessere, umsetzbare Entscheidungen zu treffen. In den letzten Jahren hat sich Business Intelligence weiterentwickelt und umfasst nun mehr Prozesse und Aktivitäten, die zur Leistungsverbesserung beitragen. Zu diesen Prozessen gehören:

  • Data Mining: Nutzung von Datenbanken, Statistiken und maschinellem Lernen (ML), um Trends in großen Datensätzen aufzudecken.
  • Berichterstattung: Weitergabe der Datenanalyse an die Stakeholder, damit diese Schlussfolgerungen ziehen und Entscheidungen treffen können.
  • Leistungskennzahlen und Benchmarking: Vergleich aktueller Leistungsdaten mit historischen Daten, um die Leistung im Vergleich zu den Zielen zu verfolgen, in der Regel mithilfe maßgeschneiderter Dashboards.
  • Beschreibungsanalysen: Erste Datenanalyse, um herauszufinden, was passiert ist
  • Abfragen: Das Stellen von datenbezogenen Fragen, wobei BI die Antworten aus den Datensätzen herauszieht.
  • Statistische Analyse: Die Ergebnisse der Beschreibungsanalyse nutzen und die Daten mithilfe von Statistiken weiter untersuchen, z. B. wie und warum dieser Trend entstanden ist.
  • Datenvisualisierung: Umwandlung der Datenanalyse in visuelle Darstellungen wie Diagramme, Grafiken und Histogramme, um die Daten einfacher zu nutzen.
  • Grafische Analyse: Daten durch visualisiertes Reporting analysieren, um Einblicke schnell zu vermitteln und im Analysefluss zu bleiben
  • Datenaufbereitung: Mehrere Datenquellen zusammenstellen, die Dimensionen und Messwerte identifizieren und für die Datenanalyse vorbereiten.

Wie BI, Datenanalytik und Business Analytics zusammenarbeiten

Business Intelligence umfasst die Datenanalyse und die Geschäftsanalytik, nutzt sie aber nur als Teil des Gesamtprozesses. BI hilft den Nutzern, Schlussfolgerungen aus der Datenanalyse zu ziehen. Datenwissenschaftler gehen den Daten auf den Grund, indem sie fortschrittliche Statistiken und prädiktive Analysen verwenden, um Muster zu entdecken und zukünftige Muster vorherzusagen.

Data Analytics stellt also die Frage: Warum ist das passiert und was kann als Nächstes passieren? Business Intelligence nutzt diese Modelle und Algorithmen und bricht die Ergebnisse in eine umsetzbare Sprache herunter. Business Analytics umfasst daher: Data Mining, Predictive Analytics, Applied Analytics und Statistik. Kurz gesagt: Unternehmen führen Business Analytics als Teil ihrer umfassenden Business Intelligence-Strategie durch.

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Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Präsentation verwertbarer Informationen.

BI dient dazu, spezifische Anfragen zu beantworten und auf einen Blick Analysen für Entscheidungen oder Planungen zu erstellen. Unternehmen können die Analyseprozesse jedoch nutzen, um Folgefragen und Iterationen kontinuierlich zu verbessern.

Business Analytics sollte kein linearer Prozess sein, denn die Beantwortung einer Frage wird wahrscheinlich zu Folgefragen und Wiederholungen führen. Betrachte den Prozess vielmehr als einen Zyklus aus Datenzugriff, Entdeckung, Erkundung und Informationsaustausch. Das nennt man den Zyklus der Analytik, ein moderner Begriff, der erklärt, wie Unternehmen die Analytik nutzen, um auf veränderte Fragen und Erwartungen zu reagieren.

Der Unterschied zwischen traditioneller BI und moderner BI

Moderne BI legt den Schwerpunkt auf Self-Service-Analysen und einen schnellen Überblick. In der Vergangenheit basierten Business Intelligence-Tools auf einem traditionellen Business Intelligence-Modell. Dabei handelte es sich um einen Top-Down-Ansatz, bei dem Business Intelligence von der IT-Organisation gesteuert wurde und die meisten, wenn nicht sogar alle, analytischen Fragen durch statische Berichte beantwortet wurden.

Das bedeutete, dass, wenn jemand eine Folgefrage zu dem erhaltenen Bericht hatte, seine Anfrage ganz unten in der Berichtswarteschlange landete und er den Prozess von vorne beginnen musste. Das führte zu langsamen, frustrierenden Berichtszyklen, und die Mitarbeiter waren nicht in der Lage, die aktuellen Daten für ihre Entscheidungen zu nutzen.

Traditionelle Business Intelligence ist immer noch ein gängiger Ansatz für regelmäßige Berichte und die Beantwortung statischer Abfragen. Moderne Business Intelligence ist jedoch interaktiv und ansprechbar. Während IT-Abteilungen immer noch eine wichtige Rolle bei der Verwaltung des Datenzugriffs spielen, können die verschiedenen Benutzerebenen Dashboards anpassen und Berichte in kürzester Zeit erstellen. Mit der richtigen Software sind die Nutzer in der Lage, Daten zu visualisieren und ihre eigenen Fragen zu beantworten.

Vorteile von Business Intelligence

Ein gutes Business Intelligence System hilft Unternehmen und Organisationen, Fragen zu ihren Daten zu stellen und zu beantworten. Jetzt weißt du also, was BI ist und wie es funktioniert. Aber wie hilft BI den Unternehmen wirklich?

Business Intelligence ist mehr als nur eine Anwendung – es ist eine Methode, um einen umfassenden Überblick über alle wichtigen Geschäftsdaten in Echtzeit zu erhalten. Die Einführung von BI bietet eine Vielzahl von Vorteilen, von besseren Analysen bis hin zur Steigerung des Wettbewerbsvorteils. Einige der wichtigsten Vorteile von Business Intelligence sind:

  • Klarheit über Geschäftsdaten
  • Höhere Mitarbeiterzufriedenheit
  • Gesteigerte Effizienz
  • Besseres Kundenerlebnis
  • Schnellere Analysen, intuitive Dashboards
  • Gesteigerte organisatorische Effizienz
  • Datengesteuerte Geschäftsentscheidungen
  • Verbessertes Kundenerlebnis
  • Höhere Mitarbeiterzufriedenheit
  • Vertrauenswürdige und kontrollierte Daten
  • Erhöhter Wettbewerbsvorteil

Spitzentechnologien wie Data Science, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verhelfen der Business Intelligence zu mehr Erkenntnissen als bisher möglich. Unternehmen, die solche fortschrittlichen Technologien einsetzen, sind in der Lage, mehr Wert aus ihren Daten zu schöpfen als Unternehmen, die dies nicht tun. Business Intelligence kann die unternehmensweiten Abläufe in einer Reihe von Bereichen verbessern, wie z. B:

  • Personalbeschaffung und HR
  • Marketing und Vertrieb
  • Budgetierung und Finanzplanung
  • Marktanalyse

Business Intelligence-Plattformen erfassen und analysieren eine Vielzahl von unternehmensweiten Daten. Diese Daten können dann in Informationen für die Unternehmensführung umgewandelt werden. Unternehmen, die einen besseren Überblick, bessere Prognosen und umsetzbare Informationen wünschen, sollten die Einführung einer modernen Business Intelligence-Lösung in Betracht ziehen.

Wie man eine Business Intelligence-Strategie entwickelt

Eine BI-Strategie ist deine Blaupause für den Erfolg. In der Anfangsphase musst du entscheiden, wie die Daten genutzt werden, die wichtigsten Rollen bestimmen und die Verantwortlichkeiten festlegen. Das mag auf den ersten Blick einfach klingen, aber der Schlüssel zum Erfolg ist, mit den Unternehmenszielen zu beginnen. Hier erfährst du, wie du eine BI-Strategie von Grund auf entwickeln kannst:

  • Kenne deine Geschäftsstrategie und deine Ziele
  • Identifiziere die wichtigsten Interessengruppen
  • Stelle genügend Budget zur Verfügung
  • Wähle deine BI-Plattform und -Tools
  • Stelle ein BI-Team zusammen
  • Lege den Umfang fest
  • Bereite deine Dateninfrastruktur vor
  • Lege deine Ziele und deinen Fahrplan fest

Kategorien der BI-Analyse

Es gibt drei Haupttypen von BI-Analysen, die viele verschiedene Bedürfnisse und Anwendungen abdecken. Das sind die vorausschauende Analyse, die beschreibende Analyse und die prognostizierende Analyse.

Bei der prädiktiven Analyse werden historische und Echtzeitdaten verwendet und zukünftige Ergebnisse für Planungszwecke modelliert. Bei der beschreibenden Analyse werden anhand historischer und aktueller Daten Trends und Beziehungen in den Daten erkannt. Und die prognostizierende Analyse nutzt alle relevanten Daten, um die Frage zu beantworten: “ Was sollte mein Unternehmen in Zukunft tun?“

Nachteile von Business Intelligence

Wir haben schon viele Vorteile von Business Intelligence behandelt. Aber wie bei jeder wichtigen unternehmerischen Entscheidung gibt, es auch bei der Einführung von BI einige Schwierigkeiten und Nachteile, vor allem in der Implementierungsphase. Und zu den Nachteilen von BI gehören:

  • Anfängliche Kosten
  • Widerstand der Benutzer
  • Fehlende Datenkenntnisse

Business Intelligence Plattformen

Mit visuellen Analysen bleibst du im Fluss der Datenanalyse. Viele Business-Intelligence-Tools und -Plattformen zur Selbstbedienung rationalisieren den Analyseprozess. Das macht es einfacher, die Daten zu analysieren und zu verstehen, ohne das technische Know-how zu besitzen, um selbst in den Daten zu recherchieren.

Es gibt viele BI-Plattformen für Ad-hoc-Berichte, Datenvisualisierung und die Erstellung individueller Dashboards für verschiedene Benutzerebenen. Eine der gebräuchlichsten Arten, Business Intelligence zu präsentieren, ist die Datenvisualisierung.

Wie du eine BI-Plattform auswählst

Der Schlüssel zu einer erfolgreichen BI-Implementierung liegt in der Wahl der richtigen Plattform für diese Aufgabe. Bei der Auswahl deines Tools solltest du darauf achten, welche Funktionen für dein Unternehmen am hilfreichsten sind. Zu den wichtigsten Eigenschaften von BI-Tools gehören:

  • Intuitive Bedienung
  • Vielfältige Dashboard- und Visualisierungsoptionen
  • Intelligente Einblicke
  • Warnmeldungen für gute und schlechte Kennzahlen
  • Eingebaute künstliche Intelligenz (KI)
  • Flexibilität bei der Bereitstellung
  • Integration mit anderen Plattformen und Anwendungen
  • Datenkonnektivität
  • Einbettung in Geschäftsanwendungen

Die Dashboards in BI-Tools

Eines der nützlichsten BI-Werkzeuge sind wohl Dashboards, mit denen komplexe Daten an einem Ort zusammengefasst und angezeigt werden können. Diese Dashboards können verschiedenen Zwecken dienen, z. B. der komplexen Analyse oder der Einbindung von Stakeholdern. Die Herausforderung besteht darin, das beste Dashboard für deine Bedürfnisse zu entwickeln. Die wichtigsten Merkmale eines BI-Dashboards sind:

  • Interaktivität
  • Daten in Echtzeit
  • Anpassbare Oberfläche
  • Standardvorlagen
  • Möglichkeit der gemeinsamen Nutzung

Das Zusammenspiel zwischen BI und Big Data

Da die Datenwelt wächst und das Sammeln, Speichern und Analysieren von Daten immer komplexer wird, ist es wichtig, die Beziehung zwischen Business Intelligence und Big Data zu betrachten. Big Data ist in letzter Zeit zu einem Begriff in der Branche geworden, aber was genau ist das eigentlich? Datenexperten definieren es mit den vier Vs: Volume, velocity, value, and variety (Volumen, Geschwindigkeit, Wert und Vielfalt).

Diese vier definieren Big Data und heben es von anderen ab. Vor allem das Volumen wird in der Regel als wichtigster Faktor genannt, da die Datenmenge immer weiter ansteigt und relativ einfach über lange Zeiträume gespeichert werden kann.

Wie du dir vorstellen kannst, ist dies für BI wichtig, da die Unternehmen jedes Jahr mehr Daten erzeugen und die BI-Plattformen mit den steigenden Anforderungen Schritt halten müssen. Eine gute Plattform wächst mit den steigenden Anforderungen. Aber wenn sie nicht gepflegt wird, können Dashboards und Datenquellen mit der Entwicklung von Big Data hinterherhinken.

Die zukünftige Bedeutung von Business Intelligence

Business Intelligence entwickelt sich ständig weiter, um mit den Bedürfnissen der Unternehmen und der Technologie Schritt zu halten. Unternehmen können die Erkenntnisse der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens in eine breitere BI-Strategie integrieren. In dem Maße, in dem Unternehmen sich bemühen, datengesteuerter zu werden, werden die Bemühungen um Datenaustausch und Zusammenarbeit zunehmen.

Die Datenvisualisierung wird für die Zusammenarbeit zwischen Teams und Abteilungen noch wichtiger werden. BI bietet die Möglichkeit, Verkaufszahlen nahezu in Echtzeit zu verfolgen, um Einblicke in das Kundenverhalten zu erhalten, Gewinne zu prognostizieren und vieles mehr. Verschiedene Branchen wie der Einzelhandel, Versicherungen und die Industrien haben BI bereits eingeführt, und jedes Jahr kommen weitere hinzu. BI-Plattformen passen sich an neue Technologien und die Innovationen ihrer Nutzenden an.

About the author 

Mathias Diwo

Mathias schreibt über transformative Digital- und Technologietrends, der Digitalisierung und der digitalen Transformation. Die Entwicklungen der Megatrends: von Cloud bis KI, von AR/VR bis 5G, den digitalen Arbeitsplatz, Management, Leadership und die Zukunft der Arbeit. Lade ihn ein, bei deiner nächsten Veranstaltung zu sprechen.

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